Publikationen

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Scheller, M., van Meerveld, I,. Seibert, J. (2024): How well can people observe the flow state of temporary streams? Frontiers in Environmental Science, 12, 1352697https://doi.org/10.3389/fenvs.2024.1352697 .

Im Sommer 2022 haben mehr als 1200 Personen, den Fliesszustand eines Baches anhand von sechs Symbole der Kategorie «trockenfallender Bach» in der CrowdWater-App bestimmt. Zusätzlich beantworteten sie mehrere Ja-Nein-Aussagen über den Bach. Die Umfragen wurden an 23 Tagen an acht verschiedenen Bächen und Flüssen in der Schweiz und Süddeutschland durchgeführt. Ziel war es, herauszufinden, wie gut Menschen den Fliesszustand von trockenfallenden Bächen ohne zusätzliche Informationen bestimmen können. Mehr als 66 % der Befragten wählten den gleichen Fliesszustand wie die Mehrheit der Befragten und 83 % wählten die gleiche Klasse oder eine Nachbarklasse. Die Befragten können einen fliessenden von einem nicht fliessenden Bach gut unterscheiden, aber bei den Kategorien in der Mitte (z. B. isolierte Pfützen) waren die Meinungen nicht einheitlich. Die Antworten auf die Ja-Nein-Aussagen bezüglich des Vorhandenseins von Wasser im Bach waren ebenfalls weniger einheitlich als bei den anderen Fliesszuständen. Ein Grund für die Unstimmigkeiten zwischen den gewählten Fliesszuständen ist, dass die Teilnehmenden verschiedene Teile des Baches betrachteten oder unterschiedliche Bachlängen in Betracht zogen. Wenn man sich nur auf den Bereich des Baches konzentriert, der durch den Kreis im Referenzbild in der App angezeigt wird, sind die Daten einheitlicher und damit nützlicher. 

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Wang, Z., Seibert, J., van Meerveld, I., Lyu, H., & Zhang, C. (2023). Automatic water-level class estimation from repeated crowd-based photos of streams. Hydrological Sciences Journal, 68(13), 1826–1840. https://doi.org/10.1080/02626667.2023.2240312

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Scheller, M., van Meerveld, I., Sauquet, E., Vis, M., Seibert, J. (2023): Are temporary stream observations useful for calibrating a lumped hydrological model? Journal of Hydrology 632, 130686, https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2024.130686 .

Wir haben Beobachtungen des Fliesszustandes von trockenfallenden Bächen in ganz Frankreich verwendet, um zu beurteilen, ob diese Daten für die Kalibrierung eines hydrologischen Modells nützlich sind und den simulierten Abfluss verbessern. Hydrologische Modelle werden für das Wassermanagment und für Szenarioanalysen verwendet, um beispielsweise die Auswirkungen von Dürren oder des Klimawandels auf den Abfluss zu bewerten. Wir gingen davon aus, dass der Fliesszustand trockenfallender Fliessgewässer die Grundwasserspeicherung widerspiegelt, d.h. wenn die Fliessgewässer trocken sind, war der Grundwasserspiegel niedrig, und wenn die Fliessgewässer fliessen, war der Grundwasserspiegel hoch. Wir kalibrierten das Modell für 92 Einzugsgebiete in Frankreich auf der Grundlage von Abfluss- oder Wasserstandsdaten, entweder mit oder ohne die Daten der trockenfallenden Bäche. Obwohl der Gesamteffekt der Verwendung von trockenfallenden Fliesgewässerdaten auf den simulierten Abfluss für die meisten Einzugsgebiete gering war, wurden die Modellparameter, die mit den Niedrigwassersimulationen zusammenhängen, besser definiert, wenn trockenfallende Fliessgewässerdaten bei der Modellkalibrierung verwendet wurden. Dies deutet darauf hin, dass trockenfallende Fliessgewässerdaten für die Simulation von Abflüssen in Trockenperioden nützlich sind. 

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Blanco Ramírez, S., van Meerveld, I., Seibert, J (2023): Citizen science approaches for water quality measurements. Science of The Total Environment 897, 165436, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.16543 .

In dieser Studie haben wir die wissenschaftliche Literatur über bürgerwissenschaftliche Studien zur Bewertung der Oberflächenwasserqualität ausgewertet. Wir haben die beobachteten Parameter, die Messinstrumente sowie die räumliche und zeitliche Auflösung der in diesen Studien erhobenen Daten untersucht. Auf der Grundlage dieser Studien und unserer eigenen Interpretation diskutieren wir die Vor- und Nachteile der verschiedenen Ansätze und Methoden. Wir haben festgestellt, dass sich viele Studien auf die Datenqualität konzentrieren, aber nur wenige Studien die räumliche und zeitliche Auflösung der Daten diskutieren (d. h. wo und wie oft die Daten erhoben werden) und wie sich dies auf die Verwendung der Daten in weiterführenden Studien auswirkt.

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Etter, S., Strobl, B., Seibert, J., van Meerveld, I., Niebert, K., and Stepenuck, K. (2023): Why do people participate in app-based environment focused citizen science projects? Front. Environ. Sci, 11:1105682https://doi.org/10.3389/fenvs.2023.1105682 .

Wir haben die Teilnehmende von CrowdWater und Naturkalender gefragt, warum sie überhaupt an den Projekten teilgenommen haben und warum sie weiterhin zu den Projekten beitragen. Die Hauptgründe für die Teilnahme an den Projekten waren ein Beitrag zur Wissenschaft, der Schutz der Natur oder das Interesse am Thema. Bei CrowdWater waren die Menschen auch dadurch motiviert, dass sie zur Teilnahme aufgefordert wurden. Die Naturkalender-Teilnehmenden und die Teilnehmenden in der Altersgruppe der 50- bis 59-Jährigen gaben am häufigsten an, dass ihnen die Teilnahme Spass mache, besonders da sie draussen und aktiv seien und dass sie etwas Neues lernten.

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Strobl, B., Etter, S., van Meerveld, I., Seibert, J. (2020): Training citizen scientists through an online game developed for data quality control. Geoscience Communication, https://doi.org/10.5194/gc-3-109-2020 , 2020.

In einer früheren Publikation haben wir bereits das CrowdWater Spiel vorgestellt, welches die Datenqualität der App-Beobachtungen überprüft. Zusätzlich hat sich herausgestellt, dass das CrowdWater Spiel dabei hilft, neue Citizen Scientists zu trainieren, wodurch diese die virtuelle Messlatte besser in der App platzieren können. Das CrowdWater Spiel zeigt viele unterschiedliche Platzierungen, wodurch die Citizen Scientists die Vorteile und Einschränkungen von gewissen Platzierungen kennenlernen können. Das Spielen des CrowdWater Spiels ist aber auch hilfreich, wenn die virtuelle Messlatte schon vertraut ist, da die Beobachtungen aus der CrowdWater App kontrolliert werden können.

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Strobl, B., Etter, S., van Meerveld, I., Seibert, J. (2020): Accuracy of crowdsourced streamflow and stream level class estimates. Hydrological Sciences Journal, Special Issue: Hydrological Data: Opportunities and Barriers, 65(5), https://doi.org/10.1080/02626667.2019.1578966 .

Wir baten Passanten und Passantinnen, die Abflussmenge in Flüssen, an denen sie vorbeikamen, abzuschätzen. Diese Befragung führten wir an 10 verschiedenen Flüssen durch, sowohl bei hohen als auch bei tiefen Wasserständen. In diesem Artikel beschreiben wir wie gut die Passanten und Passantinnen den Abfluss, im Vergleich zu Messwerten, abschätzen konnten. Die Schätzungsfehler waren teilweise sehr hoch, allerdings waren die Mediane der Schätzungen überraschend nah am tatsächlichen Wert. Zusätzlich haben wir die Passanten und Passantinnen gebeten, Wasserstandsklassen zu schätzen. Dafür zeigten wir ihnen ein Foto, das zu einem früheren Zeitpunkt an dieser Stelle aufgenommen wurde. In dieses Foto fügten wir digital eine Messlatte ein. Diese Messlatte war in 10 Klassen unterteilt. Die Passanten und Passantinnen mussten dann angeben, welchem dieser 10 Wasserstandsklassen der momentane Wasserstand im Fluss entsprach. Die allermeisten Schätzungen waren höchstens eine Klasse von der Expertenschätzung entfernt. Aufgrund dieser Resultate empfehlen wir, dass Citizen Science Projekte eher Daten zu Wasserstandsklassen statt Abflussmengen sammeln sollten. Die Abflussmengen können dann mithilfe von hydrologischen Modellen aus den Wasserstandsdaten abgeleitet werden.

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Etter, S., Strobl, B., Seibert, J., van Meerveld, H. J. (2020): Value of crowd‐based water level class observations for hydrological model calibration. Water Resources Research, 56(2), https://doi.org/10.1029/2019WR026108 .

Normalerweise werden mehrjährige Abflussmessungen verwendet, um ein hydrologisches Modell für ein bestimmtes Einzugsgebiet zu kalibrieren, sodass es z.B. zur Vorhersage von Überschwemmungen oder Dürren verwendet werden kann. Die Durchführung dieser Messungen ist teuer und erfordert einen hohen Aufwand. Vor allem in abgelegenen Gebieten und in Entwicklungsländern fehlen deshalb solche Daten oft. Wir haben den potenziellen Wert von Wasserstandsklassen-Daten für die Modellkalibrierung untersucht. Die Wasserstandsklassen können von den Bürgern und Bürgerinnen mit Hilfe unserer virtuellen Messlatte mit verschiedenen Klassen beobachtet werden, die als Aufkleber auf ein Bild eines Flusses geklebt wird. Wir zeigen in diesem Artikel, dass eine Beobachtung pro Woche für ein Jahr die Modellkalibrierung im Vergleich zu Situationen ohne Abflussflussdaten verbessert. Die Modellergebnisse für die Beobachtungen von Wasserstandsklassen waren so gut wie präzise abgelesene Wasserstände von einer physischen Messlatte oder wie kontinuierliche Wasserstandsmessungen, wie sie von einem im Bach installierten Sensor gemessen werden könnten. Die Ergebnisse waren jedoch nicht so gut wie wenn Abflussdaten für die Modellkalibrierung verwendet werden, aber diese sind teurer in der Erfassung. Fehler in den Beobachtungen der Wasserstandsklassen hatten in den meisten Fällen keine merkliche Auswirkung auf die Modellleistung.

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Strobl, B., Etter, S., van Meerveld, I., Seibert, J. (2019): The CrowdWater game: A playful way to improve the accuracy of crowdsourced water level class data. PLoS One, 14(9), https://doi.org/10.1371/journal.pone.0222579 .

Das CrowdWater Spiel kontrolliert die Qualität der Wasserstandsbeobachtungen, welche durch die CrowdWater App von Citizen Scientists hochgeladen wurden. Die Spielerinnen und Spieler vergleichen zwei Fotos, das Originalfoto mit der virtuellen Messlatte und ein weiteres, welches an der gleichen Stelle, aber zu einem späteren Zeitpunkt aufgenommen wurde. Die Spielerinnen und Spieler wählen eine Wasserstandsklasse für das neue Foto aus, indem sie dieses Foto mit der virtuellen Messlatte vergleichen. Jedes Foto wird mehreren Spielerinnen und Spielern gezeigt und bekommt daher viele Abschätzungen. Der Durchschnitt aller Abschätzungen für eine Wasserstandsklasse kann dann mit dem Originalwert, welcher durch die App bereitgestellt wurde, verglichen werden. So kann das CrowdWater Spiel die Werte der App bestätigen oder korrigieren. In dieser Studie beschreiben wir das Spiel und zeigen, wie wichtig dieses für die Qualitätskontrolle ist.

Sind Sie neugierig auf das Spiel geworden oder möchten Sie helfen die Qualitätskontrolle der Bilder durchzuführen? Sie können das Spiel hier spielen: https://cwgame.spotteron.net/championship

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Seibert, J., Strobl, B., Etter, S., Hummer, P., van Meerveld, H.J.I. (2019): Virtual staff gauges for crowd-based stream level observations. Frontiers in Earth Science – Hydrosphere, 7(70), https://doi.org/10.3389/feart.2019.00070 .

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Seibert, J., van Meerveld, H.J., Etter, S., Strobl, B., Assendelft, R., Hummer, P. (2019): Wasserdaten sammeln mit dem Smartphone – Wie können Menschen messen, was hydrologische Modelle brauchen? Hydrologie & Wasserbewirtschaftung, 63(2), 74-84, https://doi.org/10.5675/HyWa_2019.2_1 .

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Etter, S., Strobl, B., Seibert, J., van Meerveld, H. J. I. (2018): Value of uncertain streamflow observations for hydrological modelling. Hydrol. Earth Syst. Sci., 22(10), 5243-5257, https://doi.org/10.5194/hess-22-5243-2018 .

In dieser Studie haben wir untersucht, ob Abflussschätzungen von Passanten und Passantinnen für die Anpassung von hydrologischen Modellen geeignet sind. Da wir noch nicht genug Daten aus der CrowdWater App hatten, haben wir künstliche Abflusszeitreihen mit Datenpunkten zu verschiedenen Zeitpunkten erstellt (z.B. ein Punkt pro Woche oder pro Monat). Zusätzlich haben wir Fehler, basierend auf Abflussschätzungen von 136 Befragten im Raum Zürich, zu den Daten hinzugefügt. Diese Daten entsprachen dann einer Zeitreihe, wie man sie erwarten könnte, wenn Citizen Scientists regelmässig Abflussmengen an einem Fluss schätzen. Diese künstlichen Zeitreihen wurden dann gebraucht um Modelle für sechs Schweizer Einzugsgebiete anzupassen. Die Ergebnisse zeigen, dass solche Schätzungen von ungeübten Beobachtenden für die Modellanpassung zu ungenau wären. Falls diese Fehler allerdings (um ca. die Hälfte) reduziert werden könnten und im Schnitt pro Woche ein Wert während eines Jahres beigetragen würde, so hätten diese Daten einen Mehrwert gegenüber einer Situation wo keine Abflussdaten vorhanden sind. Ein solch angepasstes Modell könnte dann in Kombination mit einer Wettervorhersage für eine Hochwasservorhersage genutzt werden.

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Kampf, S., Strobl, B., Hammond, J., Anenberg, A.,Etter, S., Martin, C., Puntenney-Desmond, K., Seibert, J., van Meerveld, I. (2018): Testing the waters: Mobile apps for crowdsourced streamflow data. Eos, 99, https://doi.org/10.1029/2018EO096355 .

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van Meerveld, H. J. I., Vis, M. J. P., Seibert, J. (2017): Information content of stream level class data for hydrological model calibration. Hydrol. Earth Syst. Sci., 21(9), 4895-4905, https://doi.org/10.5194/hess-21-4895-2017 .

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Poster

Catchment Science Gordon Research Conference and Seminar – Ilja van Meerveld
Can citizens observe what models need? Evaluation of the potential value of crowd-sourced stream level observations for hydrological model calibration

Österreichische Citizen Science Konferenz 2018 – Barbara Strobl
CrowdWater als Bereicherung des Unterrichts?

Tag der Hydrologie 2018 – Jan Seibert
CrowdWater – Können Menschen messen was hydrologische Modelle brauchen?
Dieses Poster hat den Posterpreis 2018 in der Kategorie «Innovativste Studie» gewonnen.

EGU 2018 – Simon Etter
Can citizens observe what models need?


MOOC

Ein MOOC (Massive Open Online Course) ist ein öffentlicher Online-Kurs im grösseren Stil. Wie in einem traditionellen Universitätskurs setzten sich Lernende über einen gewissen Zeitraum mit einem Thema auseinander. Jegliche Wissensvermittlung passiert jedoch online. Im MOOC „Wasser in der Schweiz“ können verschiedene Vorlesungen und Feldfilme angeschaut werden, sowie Lernkontrollen und praktische Aufträge gelöst werden. Der MOOC ist gegliedert in sieben Module, die je während einer Woche bearbeitet werden sollen. Die Bearbeitung nimmt pro Modul 3 bis 4 Stunden in Anspruch.

CrowdWater hat sich an diesem MOOC der Universität Zürich beteiligt.

Klicke hier für einen Trailer oder die Kurswebseite.

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Etter, S., Strobl, B., van Meerveld, I., Seibert, J. (2020): Quality and timing of crowd-based water level class observations. Hydrological Processes, https://doi.org/10.1002/hyp.13864 .

In dieser Studie wurde geprüft, wie gut die Beobachtungen aus der App in der Kategorie «virtuelle Messlatte» die tatsächlichen Wasserstandsschwankungen von Flüssen abbilden können und zu welchen Zeitpunkten Beobachtungen durch Citizen Scientists vorgenommen werden. Die beobachteten Wasserstandsschwankungen passten gut mit den tatsächlichen Messungen zusammen. Die mit den App gesammelten Daten stimmten besser mit den Messungen überein als die Daten, welche von vielen unterschiedlichen Citizen Scientists auf Formularen gesammelt wurden. Die meisten Beobachtungen der Wasserstandsklassen wurden zwischen Mai und September hochgeladen, deckten jedoch praktisch die ganze Spannweite von Wasserständen ab. Diese positiven Resultate zeigen deutlich, dass die App und die virtuelle Messlatte die Sammlung wertvoller Daten von Wasserstandsschwankungen ermöglichen. Deshalb kann der Ansatz dazu verwendet werden, bestehende hydrometrische Netzwerke zu ergänzen und die Datensammlung in Regionen zu ermöglichen, wo ansonsten keine Wasserstandsdaten aufgezeichnet werden.

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Strobl, B., Etter, S., van Meerveld, I., Seibert, J. (2020): Training citizen scientists through an online game developed for data quality control. Geoscience Communication, https://doi.org/10.5194/gc-3-109-2020 , 2020.

In einer früheren Publikation haben wir bereits das CrowdWater Spiel vorgestellt, welches die Datenqualität der App-Beobachtungen überprüft. Zusätzlich hat sich herausgestellt, dass das CrowdWater Spiel dabei hilft, neue Citizen Scientists zu trainieren, wodurch diese die virtuelle Messlatte besser in der App platzieren können. Das CrowdWater Spiel zeigt viele unterschiedliche Platzierungen, wodurch die Citizen Scientists die Vorteile und Einschränkungen von gewissen Platzierungen kennenlernen können. Das Spielen des CrowdWater Spiels ist aber auch hilfreich, wenn die virtuelle Messlatte schon vertraut ist, da die Beobachtungen aus der CrowdWater App kontrolliert werden können.

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Strobl, B., Etter, S., van Meerveld, I., Seibert, J. (2020): Accuracy of crowdsourced streamflow and stream level class estimates. Hydrological Sciences Journal, Special Issue: Hydrological Data: Opportunities and Barriers, 65(5), https://doi.org/10.1080/02626667.2019.1578966 .

Wir baten Passanten und Passantinnen, die Abflussmenge in Flüssen, an denen sie vorbeikamen, abzuschätzen. Diese Befragung führten wir an 10 verschiedenen Flüssen durch, sowohl bei hohen als auch bei tiefen Wasserständen. In diesem Artikel beschreiben wir wie gut die Passanten und Passantinnen den Abfluss, im Vergleich zu Messwerten, abschätzen konnten. Die Schätzungsfehler waren teilweise sehr hoch, allerdings waren die Mediane der Schätzungen überraschend nah am tatsächlichen Wert. Zusätzlich haben wir die Passanten und Passantinnen gebeten, Wasserstandsklassen zu schätzen. Dafür zeigten wir ihnen ein Foto, das zu einem früheren Zeitpunkt an dieser Stelle aufgenommen wurde. In dieses Foto fügten wir digital eine Messlatte ein. Diese Messlatte war in 10 Klassen unterteilt. Die Passanten und Passantinnen mussten dann angeben, welchem dieser 10 Wasserstandsklassen der momentane Wasserstand im Fluss entsprach. Die allermeisten Schätzungen waren höchstens eine Klasse von der Expertenschätzung entfernt. Aufgrund dieser Resultate empfehlen wir, dass Citizen Science Projekte eher Daten zu Wasserstandsklassen statt Abflussmengen sammeln sollten. Die Abflussmengen können dann mithilfe von hydrologischen Modellen aus den Wasserstandsdaten abgeleitet werden.

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Etter, S., Strobl, B., Seibert, J., van Meerveld, H. J. (2020): Value of crowd‐based water level class observations for hydrological model calibration. Water Resources Research, 56(2), https://doi.org/10.1029/2019WR026108 .

Normalerweise werden mehrjährige Abflussmessungen verwendet, um ein hydrologisches Modell für ein bestimmtes Einzugsgebiet zu kalibrieren, sodass es z.B. zur Vorhersage von Überschwemmungen oder Dürren verwendet werden kann. Die Durchführung dieser Messungen ist teuer und erfordert einen hohen Aufwand. Vor allem in abgelegenen Gebieten und in Entwicklungsländern fehlen deshalb solche Daten oft. Wir haben den potenziellen Wert von Wasserstandsklassen-Daten für die Modellkalibrierung untersucht. Die Wasserstandsklassen können von den Bürgern und Bürgerinnen mit Hilfe unserer virtuellen Messlatte mit verschiedenen Klassen beobachtet werden, die als Aufkleber auf ein Bild eines Flusses geklebt wird. Wir zeigen in diesem Artikel, dass eine Beobachtung pro Woche für ein Jahr die Modellkalibrierung im Vergleich zu Situationen ohne Abflussflussdaten verbessert. Die Modellergebnisse für die Beobachtungen von Wasserstandsklassen waren so gut wie präzise abgelesene Wasserstände von einer physischen Messlatte oder wie kontinuierliche Wasserstandsmessungen, wie sie von einem im Bach installierten Sensor gemessen werden könnten. Die Ergebnisse waren jedoch nicht so gut wie wenn Abflussdaten für die Modellkalibrierung verwendet werden, aber diese sind teurer in der Erfassung. Fehler in den Beobachtungen der Wasserstandsklassen hatten in den meisten Fällen keine merkliche Auswirkung auf die Modellleistung.

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Strobl, B., Etter, S., van Meerveld, I., Seibert, J. (2019): The CrowdWater game: A playful way to improve the accuracy of crowdsourced water level class data. PLoS One, 14(9), https://doi.org/10.1371/journal.pone.0222579 .

Das CrowdWater Spiel kontrolliert die Qualität der Wasserstandsbeobachtungen, welche durch die CrowdWater App von Citizen Scientists hochgeladen wurden. Die Spielerinnen und Spieler vergleichen zwei Fotos, das Originalfoto mit der virtuellen Messlatte und ein weiteres, welches an der gleichen Stelle, aber zu einem späteren Zeitpunkt aufgenommen wurde. Die Spielerinnen und Spieler wählen eine Wasserstandsklasse für das neue Foto aus, indem sie dieses Foto mit der virtuellen Messlatte vergleichen. Jedes Foto wird mehreren Spielerinnen und Spielern gezeigt und bekommt daher viele Abschätzungen. Der Durchschnitt aller Abschätzungen für eine Wasserstandsklasse kann dann mit dem Originalwert, welcher durch die App bereitgestellt wurde, verglichen werden. So kann das CrowdWater Spiel die Werte der App bestätigen oder korrigieren. In dieser Studie beschreiben wir das Spiel und zeigen, wie wichtig dieses für die Qualitätskontrolle ist.

Sind Sie neugierig auf das Spiel geworden oder möchten Sie helfen die Qualitätskontrolle der Bilder durchzuführen? Sie können das Spiel hier spielen: https://cwgame.spotteron.net/championship

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Seibert, J., Strobl, B., Etter, S., Hummer, P., van Meerveld, H.J.I. (2019): Virtual staff gauges for crowd-based stream level observations. Frontiers in Earth Science – Hydrosphere, 7(70), https://doi.org/10.3389/feart.2019.00070 .

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Seibert, J., van Meerveld, H.J., Etter, S., Strobl, B., Assendelft, R., Hummer, P. (2019): Wasserdaten sammeln mit dem Smartphone – Wie können Menschen messen, was hydrologische Modelle brauchen? Hydrologie & Wasserbewirtschaftung, 63(2), 74-84, https://doi.org/10.5675/HyWa_2019.2_1 .

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Etter, S., Strobl, B., Seibert, J., van Meerveld, H. J. I. (2018): Value of uncertain streamflow observations for hydrological modelling. Hydrol. Earth Syst. Sci., 22(10), 5243-5257, https://doi.org/10.5194/hess-22-5243-2018 .

In dieser Studie haben wir untersucht, ob Abflussschätzungen von Passanten und Passantinnen für die Anpassung von hydrologischen Modellen geeignet sind. Da wir noch nicht genug Daten aus der CrowdWater App hatten, haben wir künstliche Abflusszeitreihen mit Datenpunkten zu verschiedenen Zeitpunkten erstellt (z.B. ein Punkt pro Woche oder pro Monat). Zusätzlich haben wir Fehler, basierend auf Abflussschätzungen von 136 Befragten im Raum Zürich, zu den Daten hinzugefügt. Diese Daten entsprachen dann einer Zeitreihe, wie man sie erwarten könnte, wenn Citizen Scientists regelmässig Abflussmengen an einem Fluss schätzen. Diese künstlichen Zeitreihen wurden dann gebraucht um Modelle für sechs Schweizer Einzugsgebiete anzupassen. Die Ergebnisse zeigen, dass solche Schätzungen von ungeübten Beobachtenden für die Modellanpassung zu ungenau wären. Falls diese Fehler allerdings (um ca. die Hälfte) reduziert werden könnten und im Schnitt pro Woche ein Wert während eines Jahres beigetragen würde, so hätten diese Daten einen Mehrwert gegenüber einer Situation wo keine Abflussdaten vorhanden sind. Ein solch angepasstes Modell könnte dann in Kombination mit einer Wettervorhersage für eine Hochwasservorhersage genutzt werden.

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Kampf, S., Strobl, B., Hammond, J., Anenberg, A.,Etter, S., Martin, C., Puntenney-Desmond, K., Seibert, J., van Meerveld, I. (2018): Testing the waters: Mobile apps for crowdsourced streamflow data. Eos, 99, https://doi.org/10.1029/2018EO096355 .

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van Meerveld, H. J. I., Vis, M. J. P., Seibert, J. (2017): Information content of stream level class data for hydrological model calibration. Hydrol. Earth Syst. Sci., 21(9), 4895-4905, https://doi.org/10.5194/hess-21-4895-2017 .

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Poster

Catchment Science Gordon Research Conference and Seminar – Ilja van Meerveld
Can citizens observe what models need? Evaluation of the potential value of crowd-sourced stream level observations for hydrological model calibration

Österreichische Citizen Science Konferenz 2018 – Barbara Strobl
CrowdWater als Bereicherung des Unterrichts?

Tag der Hydrologie 2018 – Jan Seibert
CrowdWater – Können Menschen messen was hydrologische Modelle brauchen?
Dieses Poster hat den Posterpreis 2018 in der Kategorie «Innovativste Studie» gewonnen.

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MOOC

Ein MOOC (Massive Open Online Course) ist ein öffentlicher Online-Kurs im grösseren Stil. Wie in einem traditionellen Universitätskurs setzten sich Lernende über einen gewissen Zeitraum mit einem Thema auseinander. Jegliche Wissensvermittlung passiert jedoch online. Im MOOC „Wasser in der Schweiz“ können verschiedene Vorlesungen und Feldfilme angeschaut werden, sowie Lernkontrollen und praktische Aufträge gelöst werden. Der MOOC ist gegliedert in sieben Module, die je während einer Woche bearbeitet werden sollen. Die Bearbeitung nimmt pro Modul 3 bis 4 Stunden in Anspruch.

CrowdWater hat sich an diesem MOOC der Universität Zürich beteiligt.

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